交通基礎設施對區域生產性服務業發展的溢出效應
——基于省際的空間計量模型分析

(上海師范大學 上海 200234)

交通基礎設施對區域生產性服務業發展的溢出效應
——基于省際的空間計量模型分析

任敏媛

(上海師范大學上海200234)

首先采用Moran's I指數對我國生產性服務業的空間分布格局與分布特征進行分析，在此基礎上構建了空間計量面板模型，考察了我國交通基礎設施對區域生產性服務業的溢出效應。研究結果表明：(1)我國生產性服務業發展不均衡，呈現出東部沿海發達，中西部地區落后的局面。(2)交通對我國生產性服務業的發展具有顯著的正向影響。(3)交通基礎設施對生產性服務業的影響主要集中于當地，其對臨近區域生產性服務業的外溢效應較弱。(4)資本、城市化水平以及政府均對生產性服務業的發展具有正向影響。

交通運輸基礎設施；空間溢出效應；生產性服務業

一、引言

在后工業時代，作為經濟“黏合劑”的生產性服務業在區域經濟發展中起到非常重要的作用，加快生產性服務業發展成為區域管理者推動當地經濟增長的重要途徑。交通運輸作為一種社會先行資本，是實現生產性服務業快速發展的一個重要前提條件。區域間交通基礎設施的完善不僅有助于降低企業的運輸成本，還對加速城市間信息的流動并降低企業的信息搜尋成本具有重要影響。因此，一個地區生產性服務業的發展情況在很大程度上取決于該地區交通基礎設施的完善程度，探索交通運輸對生產性服務業的影響，對提高我國生產性服務業的發展水平具有重要意義。

目前，國內外學者對生產性服務業發展的影響因素進行了大量研究，并取得了豐碩的成果，但是關于交通運輸與生產性服務業關系的研究較少，相似的文獻主要集中于研究交通運輸對服務業發展的影響。例如國外的Bonnafous H A(1987)研究了高鐵對現代服務業的影響，得出高鐵可以通過提高區域可達性和交通運輸能力，加速服務業要素空間流通，促進現代服務業發展和就業人口增加。國內的吳昌南等(2014)關于高速公路密度對我國服務業全要素生產率影響進行研究，發現高速公路密度與我國服務業全要素生產率大體呈負相關，與東部地區呈正相關，與中、西部呈負相關。此外，也有部分國內學者關于交通運輸對生產性服務業的影響進行了研究，如肖雁飛等(2013)研究了武漢高鐵對生產性服務業的影響，得出高鐵對提高生產性服務業的發展水平做出重要貢獻，并且隨著高鐵開通時間的延長，這一貢獻將不斷增強。

通過對已有文獻資料進行梳理，發現國內外學者關于交通運輸對服務業的影響進行了較多研究，但是針對交通運輸對生產性服務業發展影響的研究相對較少。雖然有少量文獻考慮了交通因素的影響，但是研究的范圍相對較窄，主要集中于研究高鐵對生產性服務業發展的影響。此外交通運輸具有明顯的網絡性與外部性，其對生產性服務業的發展具有溢出效應，但是鮮有學者考慮到這一因素。

本文利用2004～2014年我國31個省市的生產性服務業等數據，通過構建空間計量模型，實證分析了交通運輸對生產性服務業的影響。又在回歸結果的基礎上進行了溢出效應分析，研究交通運輸對生產性服務業的溢出效應，以期為生產性服務業的發展與交通基礎設施的完善提供參考。

二、我國生產性服務業的空間分布

本部分重點分析我國生產性服務業的空間分布情況，以期從整體上了解我國生產性服務業的情況。具體而言，首先從總體上探索各地區生產性服務業的空間分布格局，在此基礎上深入分析我國生產性服務業的空間分布特征，以期研究生產性服務業的空間性。

(一)我國生產性服務業的空間分布

近幾年來，我國生產性服務業取得了飛速發展。2004年我國生產性服務業的增加值達到30494.8億元，占第三產業比重的47.23%。2008年我國生產性服務業的增加值為63425.7億元，占第三產業總值的48.29%。到了2014年，我國生產性服務業的增加值達到156633.4億元，大約為2004年的五倍左右。雖然我國生產性服務業的發展取得了豐碩成果，但是區域間差距依然嚴峻。具體分析，從橫向發展來看，根據生產性服務業增加值的大小可以將各省市分為如下四個梯隊：排在第一梯隊的區域為全國經濟重心——北上廣、東部沿海地區(如山東、江蘇)以及西部經濟強省(如四川)；排在第二梯隊的區域為中東部省市(如河南、福建)；位列第三梯隊的區域為內陸大多數省市(如云南、內蒙古)；位列于最后梯隊的區域是我國經濟發展相對落后的西部省市(如青海、西藏)。值得注意的是，寧夏一直位列于最后一個梯隊，這主要是由于其地區面積較小，導致生產性服務業發展的總量明顯低于周邊區域。從縱向發展來看，隸屬于第一、二階梯的區域面積逐漸縮小，而隸屬于第三、四階梯的區域面積不斷擴大，這說明我國生產性服務業的發展由發散逐漸趨于集聚，這點從第一階梯的移動方向也可以看出。與2004年相比，2014年隸屬于第一階梯的區域逐漸向東移動，即說明東西部地區生產性服務業的差距在不斷擴大。綜上可知，我國生產性服務業發展總體呈現出東部繁榮、中部次之、西部落后的局面。

在此基礎上再做出Moran’s I值(表1)，用來分析各地區生產性服務業對研究區域是否具有溢出效應。表1顯示了2004——2014年間我國生產性務業發展水平的Moran’s I指數值，我國生產性服務業發展水平的Moran’s I值均為正，且均通過顯著性水平為1%的檢驗。這表明我國生產性服務業的發展在各地區的分布不是隨機的，而是呈現出明顯的空間依賴性。

表2-1 我國生產性服務業發展水平的Moran’s I值(2004—2014年)

三、模型的構建、變量選擇與數據獲取

(一)模型的構建

為了分析交通運輸對各地區生產性服務業的影響，本文在借鑒Griliches模型的基礎上，構建包括交通運輸要素的生產性服務業投入產出模型。其基本假設是各個省市是相互獨立的實體，其生產性服務業的產出取決于要素的投入，即：

Y=AKαHβ(3-1)

上式中：Y、A、K、H分別表示各個地區生產性服務業的產出、全要素生產率、資本存量、人力資本水平；α、β分別表示各個地區資本、人力資本的產出彈性系數。

交通運輸的特點決定了它對生產性服務業的影響主要通過影響其它要素的投入效率來實現的。因此可以將交通運輸要素從全要素生產率A中獨立出來，構建如下全要素生產率公式：

A=A1Tλ(3-2)

上式中：A表示全要素生產率；A1表示除了交通運輸作用的全要素生產率；T表示交通運輸；r表示交通運輸的彈性系數。

將公式3-2代入公式3-1中，可以得到包含交通運輸的生產性服務業投入產出模型：

Y=A1KαHβTλ(3-3)

上式中：Y、K、H、T分別表示各個地區生產性服務業的產出、全要素生產率(除了交通運輸的影響)、資本存量、人力資本水平、交通運輸；α、β、λ分別表示各個地區資本、人力資本以及交通運輸的產出彈性系數。將公式3-3兩邊同時取對數得到如下公式：

Ln Y=α1+αLnK+βLnH+λLnT(3-4)

在上述理論分析的基礎上構建雙對數計量模型，其模型如下所示：

Lnyit=αit+β1LnKit+β2LnHit+β3LnTijt+βiLnXit+uit(3-5)

上式中：t=1,2,…，t表示時間；i=1,2,…，i表示地區；j=1，2，分別表示陸運與民航；αit表示模型常數項；βi表示解釋變量Xit對應的影響系數向量；uit表示隨機誤差項，且服從uit～(0，δ2)分布。

從上文分析可知我國各地區生產性服務業的發展不是相互獨立的，而是存在明顯的集聚特征，因此有必要在普通面板的基礎上加入空間權重矩陣，構建空間面板模型，用以研究交通運輸對各地區生產性服務業的溢出效應。常見的空間計量模型為空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)。SLM模型適用于研究被解釋變量的擴散效應(外溢現象)，即區域個體經濟行為對于相鄰區域經濟行為所產生的效應；而SEM模型適用于研究區域經濟指標間的相互影響因所處的相對位置不同而存在差異，而本題研究其外溢性，則選擇SLM模型，其形式如下所示

Lnyit=ρWLnyit+β1LnKit+β2LnHit+β3LnTijt+βiLnXit+εit(3-6)

式中：t=1,2,3…，t表示時間；i=1,2,3…，i表示地區；j=1,2，j表示不同運輸方式；Xit表示其它控制變量；εit表示隨機變量。

(二)變量的選取

1.被解釋變量。生產性服務業的增加值是衡量一個地區生產性服務業發展狀況的重要指標。考慮到數據的可獲得性，本文選取交通運輸倉儲和郵政業、信息傳輸、計算機服務和軟件業、金融、租賃和商務服務業五個行業的增加值之和作為生產性服務業增加值，并以此來衡量生產性服務業的發展水平(Ps)。

2.解釋變量。本文重點分析交通基礎設施對各地區生產性服務業的影響，而在我國交通基礎設施中，鐵路和公路無論是從里程上還是貨運量上都占有絕對地位，并且我國各區域間主要是通過這兩種交通方式進行貨物、人員運輸與經濟交流。因此本文選取各個地區的鐵路密度和公路密度之和作為衡量陸運運輸方式的完善程度(Road)，并用以研究陸運對我國生產性服務業的影響。

3.控制變量。

(1)資本存量(K)。對于資本存量(K)的度量，本文采用Goldsmith在1951年開創的永續盤存法來度量。其計算公式如下：

Kijt=Kij(t-1)(1-δijt)+Iijtt=1，2，3…11(3-7)

式中：Kijt、Iijt、δijt分別表示第i省份j行業在第t期的資本存量、實際固定資產投資量、固定資產折舊率；Kij(t-1)表示第i省份j行業在第t-1期的資本存量。

(2)人力資本水平(H)。生產性服務業屬于知識密集型產業，其發展水平與人力資本水平高度相關，也應和各省市的人力資本水平高度相關。即一個省份的人力資本水平越高，該地區生產性服務業的人力資本水平也越高。而各個地區高等人才占比又是衡量當地人力資本水平的重要指標。鑒于此，本文利用各地區高等人才占比作為衡量當地生產性服務業的人力資本水平。

(3)制造業發展水平(M)。制造業的發展水平是影響當地生產性服務業發展狀況的重要因素。鑒于此，本文將制造業發展水平作為重要的控制變量，并以各地區的制造業生產總值來衡量。

(4)城市化水平(Urban)。城市化是社會生產力變化和引起人類生產方式、生活方式和居住方式改變的過程。服務業因其自身的特殊性，與城市化關系尤為明顯。因此本文引入城市化水平作為控制變量，并以地區城鎮人口占當年年末總人口的比重來衡量。

(5)工業化水平(Indus)。隨著工業化程度的不斷加深，制造業對于技術、資本、運營管理的需求日益增強，而這些需求又是通過生產性服務業來實現的，制造業需求層次的提高必然促進生產性服務業的不斷發展。鑒于此，本文將工業化水平納入控制變量，并以工業增加值占GDP比重來衡量。

(6)政府影響(Gov)。政府對產業的影響主要是通過稅收政策來實現，因此本文利用各地區企業所得稅占全國總稅收比重來衡量政府對產業的影響程度。

(三)空間權重矩陣

上文分析可知我國生產性服務業存在明顯的空間集聚現象，因此在研究中需要構建空間計量模型，即在原有模型的基礎上加入空間權重矩陣進行分析。參照Bavaud等空間權重矩陣的構建方法上，構建如下空間權重矩陣：

二進制空間權重矩陣(W1)。二進制空間權重矩陣，即0-1矩陣。如果兩個地區相鄰，則對應權重元素值為1；如果兩地區不相鄰，則對應權重元素值為0。最后將其標準化，使得各行元素之和為1。

(四)數據的獲取和處理

在分析經濟問題時，數據的獲取與處理是非常重要的。為了消除價格的影響，本文以2004年為基期，采用價格指數對相關變量進行平減處理，消除了價格因素的影響。根據我國國民經濟中的行業分類，將生產性服務業劃分為：交通運輸、倉儲和郵政業，房地產業，租賃和商務服務業，金融服務業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，科學研究技術服務和地質勘查業。考慮到數據的可獲得性，去掉生產性服務業中的科學研究技術服務和地質勘查行業。研究范圍包括2004-2014年我國31個省、直轄市、自治區。本研究的所有數據均來源于《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、《中國交通統計年鑒》、從統計看民航以及各省市統計年鑒等公開數據。

四、計量分析與結果說明

(一)模型估計結果

本部分將上文構建的空間權重矩陣導入Matlab 2015a中，分別對生產性服務業的OLS、SLM進行處理，具體結果見表2。從回歸結果可知，所有模型的擬合優度均在0.88以上，說明模型整體的解釋能力較強。與普通面板數據模型相比，空間計量模型的擬合優度和Log-Likelihood值更大，說明空間計量模型的擬合效果更好。這主要由于各地區生產性服務業并非相互獨立的，而是存在空間溢出效應。

表2 陸運運輸方式的模型估計結果

從表2中SLM的回歸結果可知，我國生產性服務業的發展與交通具有明顯的正相關關系，其回歸系數均通過了5%的顯著性檢驗。具體來看，陸運地理距離的空間權重矩陣下的回歸系數為0.174，說明當鐵路或者公路的密度增加1%，則生產性服務業的增加值增長0.174%。研究發現空間權重矩陣下我國生產性服務業發展的空間誤差模型回歸系數為正，且均通過了1%的顯著性檢驗。這主要由于我國生產性服務業的發展處于快速上升階段，地理鄰近性可以增強區域間企業的貿易往來，從而形成規模經濟。這也解釋了為了我國生產性服務業具有明顯的集聚效應，即生產性服務業發展水平較高的地區更傾向于趨近生產性服務業發展較好的地區。

對其它控制變量的分析可以得到:①工業化水平對生產性服務業的回歸系數為負，這說明了我國各地區的工業化水平對生產性服務業發展并沒有起到促進作用。其原因可能是：目前我國絕大多數工業處在產業鏈低端，屬于勞動密集型產業，未能對生產性服務業尤其是其中的知識密集型服務行業產生較大的需求。②人力資本促進我國生產性服務業發展的效果不明顯。這可能是由于以地區高等人才占比來衡量生產性服務業的人力資本水平存在一些缺陷，此外也可能由于我國生性服務業人力資本要素配置效率低下導致的。③制造業對生產性服務業的回歸系數也不顯著。可能的原因是我國制造業發展相對落后，且組織結構缺乏創新，從而對生產性服務業的需求規模較小和層次較低。④資本、城市化水平對我國生產性服務業的發展具有顯著的正向影響，其回歸系數均為正，且通過了5%的顯著性檢驗。最后政府對生產性服務業的回歸系數也為正，且通過了5%的顯著性檢驗。其原因可能是近年來各地區政府重視生產性服務業的發展，不斷完善生產性服務業的發展環境，從而促進生產性服務業的發展。

(二)溢出效應分析

由于模型的回歸系數并不能直接反映出交通運輸對生產性服務業的溢出效應，因此本部分在SLM模型的基礎上，將溢出效應分為總效應、直接效應、間接效應，并從這三個方面來刻畫交通運輸對生產性服務業的影響。其估計結果如表4-2所示。

從總效應來看，陸運對生產性服務業的回歸系數分別為0.242，且通過了10%的顯著性檢驗，說明對于全部空間單元來說，陸運密度每增加1%，生產性服務業增加值將增長0.242%。從直接效應來看，陸運的回歸系數分別為0.178，且均通過了5%的顯著性檢驗。這說明對于各空間單元來說，交通運輸對本單元生產性服務業的影響均為正，且本地陸運密度每增加1%，本地生產性服務業增加值將增長0.178%。從間接效應來看，陸運的回歸系數分別為0.064，也均通過了10%的顯著性檢驗，這說明各空間單元的交通運輸對臨近空間單元生產性服務業的影響也為正。當本地陸運密度增加1%，臨近區域生產性服務業增加值將增長0.064%。將直接效應與間接效應進行對比可知，其直接效應大于間接效應，說明交通運輸對本地生產性服務業的作用更強。綜合考察交通運輸對生產性服務業的總效應、直接效應、間接效應，發現生產性服務業總是趨于交通基礎設施完善的地方集聚，這也驗證了前文中探索性分析所得出的結論。此外控制變量對生產性服務業溢出效應的分析方法同陸運。

表3 SLM模型溢出效應估計結果

五、研究結論與啟示

本文首先分析了交通基礎設施影響我國生產性服務業發展的理論機制，然后又從整體上探索了我國生產性服務業與交通基礎設施的空間分布格局及特征，在此基礎上對兩者進行了對比分析。結果發現：①我國生產性服務業在空間上存在明顯的集聚特征，即生產性服務業發展水平較高的地區更傾向于趨近生產性服務業發展較好的地區。②生產性服務業的發展與交通基礎設施存在著緊密的聯系。即生產性服務業傾向于集聚在交通基礎設施較完善的區域。為了深入分析交通基礎設施對生產性服務業的溢出效應，本文利用全國31個省市的數據，以地理距離作為空間權重矩陣，并對其進行了標準化處理，通過構建空間計量模型來研究交通基礎設施對生產性服務業的溢出效應。實證結果表明：陸運對我國生產性服務業的發展具有顯著的正向影響。這種影響不僅體現在本地，其對鄰近區域生產性服務業的發展也具有明顯的促進作用。

資本、城市化水平以及政府均對生產性服務業的發展具有促進作用，而我國的工業化水平對生產性服務業發展具有抑制作用，制造業與人力資本對生產性服務業的作用較弱。

根據上述結論，并參考相關文獻得出如下啟示：(1)重視中西部地區生產性服務業與交通運輸的發展，促進東中西協調發展。生產性服務業的發展離不開交通運輸，完善的交通運輸體系有助于促進生產要素流動，強化生產性服務業同相關產業的經濟聯系，優化生產性服務業的發展環境。(2)要關注區域間交通運輸的溢出效應。從實證結果來看，陸運對臨近區域生產性服務業發展的溢出效應并不明顯。這可能由于地區間交通運輸資源配置低效，導致“競爭過度”或者“無效觀望”現象的發生，從而導致較低的溢出效應。

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任敏媛(1992.11-)，女，漢，河南，碩士，上海師范大學，研究方向城市經濟。